A Cost‐Sharing Mechanism for Multi‐Country Partnerships in Disaster Preparedness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We study a multi‐country disaster preparedness partnership involving the joint prepositioning of emergency relief items. Our focus is the Caribbean region, which faces increasing disaster threats due to weather‐related events and has committed to share its resources for regional integration. We collaborate with the inter‐governmental Caribbean Disaster and Emergency Management Agency (CDEMA), which is interested in creating a methodology to equitably (fairly) allocate the costs necessary to operationalize this commitment. We present alternative cost allocation methods among the partner countries by considering their risk level and their ability to pay. Specifically, we adapt some techniques such as the Shapley value, the equal profit method, and the alternative cost avoided method, and we also propose a new insurance‐based allocation scheme to determine the country contributions. This mechanism, which is formulated as a linear programming model, sets country premiums by considering the expected value and the standard deviation of country demands and their gross national income. We discuss the structural properties of these methods and numerically evaluate their performance in achieving an equitable allocation scheme with respect to three equity indicators based on the Gini coefficient. Our proposed cost‐sharing mechanism not only achieves superior solutions compared with other methodologies with respect to the proposed equity metrics, but is also computationally efficient. We numerically illustrate how it can be used to obtain alternative cost allocation plans by giving different weights to disaster risk and economic standing parameters, and we analyze the benefits and fairness of the partnership in a transparent way.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle